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zChunk主要支持哪些分块策略？各适用于什么场景？

2025-09-10

1.3 K

zChunk提供三种主要分块策略，覆盖不同文档处理需求：

NaiveChunk（固定尺寸分块）：
• 工作原理：按预设字符数机械分割文本
• 适用场景：格式规整的简单文档（如日志文件）
• 优点：处理速度快，资源消耗低
SemanticChunk（嵌入相似度分块）：
• 工作原理：基于文本嵌入向量聚类分析
• 适用场景：需要保持段落完整性的普通文档
• 优点：平衡性能与语义连贯性
zChunk Algorithm（LLM提示分块）：
• 工作原理：利用Llama-70B生成智能分段提示
• 适用场景：结构复杂的专业文档（如法律合约）
• 优点：精准捕捉语义边界，支持动态调整

这三种策略可通过超参数调优管道自由切换，建议用户根据文档复杂度逐步升级策略选择。

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